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申请/专利权人：安徽省农业科学院经济作物研究所
摘要：本发明涉及农业技术领域，本发明公开了一种适用于经济作物的自动化监测方法及系统，包括：在既定时段[T‑N,T]内，获取种植子区域内植株的株高影响特征数据；调取种植子区域内植株的初始平均株高，将株高影响特征数据输入预先训练好的株高预测模型中，预测出在未来时刻T+N下植株的变化平均株高；基于植株的初始平均株高和变化平均株高，计算出种植子区域内植株的平均增长量；本发明可确定植株高度的增长量，有利于为调控作物植株高度提供重要数据支撑。
主权项：1.一种适用于经济作物的自动化监测方法，其特征在于，所述方法包括：S101：在既定时段[T-N,T]内，获取种植子区域内植株的株高影响特征数据；所述株高影响特征数据包括每一时刻下种植子区域内的植株状态数据、环境状态数据和土壤状态数据，T和N为大于零的整数，且T大于N；其中，所述植株状态数据包括种植子区域内植株的平均株高、植株品种和植株的密度系数；其中，所述植株的密度系数的获取逻辑如下：当控制无人机抵达种植子区域的空域上方时，获取种植子区域内植株的俯视图；将俯视图从标准的RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，使用颜色阈值方法对转换后的俯视图进行颜色分割，根据植株所处生长阶段的目标颜色，将俯视图中的植株区域从背景中分离出来，并定义目标颜色的掩膜G： 式中：Iij为俯视图在位置i,j处的像素值，1表示植物像素，0表示背景像素；根据目标颜色的掩膜G，计算出植株区域的覆盖面积A，并归一化覆盖面积A，获取植株区域的覆盖率C： 式中：Gij为目标颜色的掩膜值，M和N分别表示俯视图的宽度和高度；获取俯视图的实际覆盖面积和图像分辨率，根据实际覆盖面积和图像分辨率计算出植株的密度系数： 式中：D为植株的密度系数，S为实际覆盖面积，Δx和Δy为俯视图的分辨率；S102：调取种植子区域内植株的初始平均株高，将株高影响特征数据输入预先训练好的株高预测模型中，预测出在未来时刻T+N下植株的变化平均株高；S103：基于植株的初始平均株高和变化平均株高，计算出种植子区域内植株的平均增长量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省农业科学院经济作物研究所 一种适用于经济作物的自动化监测方法及系统
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